一种基于磁盘的负载感知多维学习索引模型和索引方法及应用

本发明公开了一种基于磁盘的负载感知多维学习索引模型，包括步骤：使用DBSCAN算法，聚簇负载查询；使用负载聚簇的聚簇中心作为数据聚簇的中心，并使用K‑means算法，聚簇数据；构建每一个数据聚簇的最小边界矩形，并为每一个最小边界矩形构建中间索引结构；在叶子节点中，使用距离空间感知降维算法，将叶子节点中的多维数据映射到一维数据空间中；按照降维之后的数值排序原始数据，并分块保存到磁盘上；在每个叶子节点构建一个单调的一元线性回归模型，并利用该模型使用基于模型预测的方法查询和插入键；在根节点和每个叶子节点中保存插入缓存页。本发明同时学习查询负载分布和数据分布，索引结构的存储开销、查询开销、数据插入时的开销大大减少。